Ashok Cutkosky

Wir stellen eine flexible Methode für Lernraten vor, die die Modellleistung verbessert, ohne vorher festgelegte Zeitpläne.

Ein neuer Ansatz verbessert die Optimierung komplexer Verlustfunktionen in neuronalen Netzwerken.

Neue Algorithmen verbessern die Online-Lineare Regression für dynamische Umgebungen.

Neuer Algorithmus erzielt geringes Bedauern in dynamischen Lernumgebungen ohne Vorwissen.

Untersuchung der Annahmen in Optimierungsmethoden des Deep Learning und deren Auswirkungen in der realen Welt.

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